Giáo trình mô phỏng các hệ thống viễn thông

Đối với phương pháp mô phỏng, quá trình môphỏng thực chất là tạo giả hệ thống trên cơ sở mô hình hóa hệ thống viễn thông bao gồmtạo giả tín hiệu, mô hình quá các khối chức năng của hệ th

MỤC LỤC

CHƯƠNG I 1

SƠ LƯỢC VỀ MÔ PHỎNG CÁC HỆ THỐNG THÔNG TIN 1

1.1 Hệ thống thông tin, các vấn đề trong thiết kế và đánh giá 1

1.1.1 Các hệ thống thông tin 1

1.1.2 Các vấn đề trong thiết kế và đánh giá hệ thống 2

1.2 Áp dụng mô phỏng trong thiết kế và đánh giá hệ thống 4

1.2.1 Quá trình mô phỏng hệ thống thông tin 4

1.2.2 Áp dụng mô phỏng trong thiết kế và đánh giá hệ thống thông tin 6

1.2.3 Các ứng dụng khác của mô phỏng 6

1.3 Mức mô phỏng sử dụng 7

1.4 Phương pháp mô phỏng 15

1.5 Công cụ mô phỏng 20

1.5.1 Giới thiệu về MATLAB 20

1.5.2 Simulink 20

CHƯƠNG II 26

MÔ PHỎNG MÃ HÓA NGUỒN 26

2.1 Giới thiệu 26

2.2 Một số khái niệm cơ bản về mã hóa 27

2.3 Mã hóa 32

2.4 Mã hóa nguồn 37

2.5 Mã Huffman 39

CHƯƠNG III 44

MÔ PHỎNG MÃ HÓA KÊNH 44

3.1 Giới thiệu 44

3.2 Mã khối 46

3.2.1 Mã khối 46

3.2.2 Mã Hamming 50

3.3 Mã chập 52

3.4 Mô phỏng mã hóa kênh trong Matlab 61

3.4.1 Mô phỏng mã hóa Hamming 62

Chương IV 86

Mô phỏng điều chế số 86

4.1 Giới thiệu 86

4.2 Điều chế QPSK 87

4.3 Điều chế QAM 91

4.4 Điều chế MSK 95

4.5 Mô phỏng 99

4.5.1 Mô phỏng điều chế QPSK 99

4.5.2 Mô phỏng điều chế QAM 107

4.5.3 Mô phỏng điều chế MSK 115

4.5.4 Các hàm hỗ trợ mô phỏng điều chế 122

CHƯƠNG V 129

MÔ PHỎNG KÊNH TRUYỀN 129

5.1 Kênh nhị phân đối xứng BSC 129

5.1.1 Kênh nhị phân đối xứng 129

5.1.2 Mô phỏng 131

5.2 Kênh AWGN 137

5.3 Kênh Fading Rayleigh 142

5.3.1 Kênh fading Rayleigh 142

5.3.2 Mô phỏng 147

5.4 Nhiễu ồn pha 158

5.4.1 Nhiễu ồn pha 158

5.4.2 Mô phỏng nhiễu ồn pha 159

5.5 Mô phỏng một vài hệ thống thông tin số hiện tại 165

TÀI LIỆU THAM KHẢO 169

MỤC LỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Sơ đồ khối tương đương băng gốc hệ thống vi ba M-QAM 4

Hình 1.2 Mô hình phân cấp của hệ thống truyền thông 7

Hình 1.3 Minh họa quá trình mô hình hóa hệ thống 10

Hình 1.4 Các lĩnh vực ảnh hưởng lên nghiên cứu mô phỏng các hệ thống truyền thông 12 Hình 1.5 Minh họa các điểm ngẫu nhiên phân bố đều 16

Hình 1.6 Ước tính Monte Carlo của diện tích 16

Hình 1.7 Mô hình mô phỏng để xác định BER 17

Hình 1.8 Cách vào toolbox simulink trong Matlab 21

Hình 1.9 Simulink icon trên giao diện Matlab 22

Hình 1.10 Cửa sổ thư viện simulink 22

Hình 1.11 Cách tạo mô hình 23

Hình 1.12 Cửa sổ xây dựng mô hình 23

Hình 1.13 Cách tạo các khối 23

Hình 1.14 Lưu trữ mô hình 24

Hình 1.15 Di chuyển các khối 24

Hình 1.16 Nối tín hiệu 24

Hình 1.17 Mô phỏng mô hình 25

Hình 1.18 Đặt thông số mô phỏng 25

Hình 1.19 Đặt thông số mô phỏng 25

Hình 2.1 Biểu diễn một bộ mã trên mặt phẳng tọa độ 35

Hình 2.2 Cây mã nhị phân cho bộ mã 00, 01, 10, 1101, 11001 36

Hình 2.3 Đồ hình kết cấu của bộ mã 00, 01, 100, 1010, 1011 36

Hình 2.4 Sơ đồ tạo cây mã 41

Hình 2.5 Cây mã 41

Hình 3.1 Phân loại mã kênh 46

Hình 3.2 Cấu trúc mã khối 47

Hình 3.3 Sơ đồ mã chập (n,k,N) 53

Hình 3.4 Bộ mã chập (3,2,2) 55

Hình 3.5 Sơ đồ bộ mã chập với N=3, k=1, n=3 56

Hình 3.6 Mã chập (2,1,3) 56

Hình 3.9 Sơ đồ hình lưới bộ mã chập (2,1,3) 58

Hình 3.10 Sơ đồ trạng thái của bộ mã chập (2,1,3) 59

Hình 3.11 Khối phát dữ liệu 62

Hình 3.12 Khối điều chế BPSK 63

Hình 3.13 Khối giải điều chế BPSK 63

Hình 3.14 Khối kênh AWGN 63

Hình 3.15 Khối mã hóa Hamming 63

Hình 3.16 Khối giải mã Hamming 64

Hình 3.17 Khối tính toán tỷ lệ lỗi bit 64

Hình 3.18 Khối hiển thị 64

Hình 3.19 Sơ đồ khối mô phỏng hệ thống sử dụng mã Hamming 64

Hình 3.20 Thiết lập thông số cho khối tạo bit ban đầu 65

Hình 3.21 Thiết lập thông số cho khối mã hóa Hamming 66

Hình 3.22 Thiết lập thông số cho khối điều chế BPSK 66

Hình 3.23 Các thông số của khối AWGN Channel 67

Hình 3.24 Thông số của khối tính toán lỗi 69

Hình 3.25 Thông số khối hiển thị 69

Hình 3.26 Tỉ lệ lỗi bit = 0.04391 với SNR = 0.1 dB 70

Hình 3.27 Khối tạo dữ liệu ban đầu 74

Hình 3.28 Khối mã hóa chập 74

Hình 3.29 Khối điều chế BPSK 74

Hình 3.30 Khối giải điều chế BPSK 75

Hình 3.31 Khối kênh AWGN 75

Hình 3.32 Khối chuyển đổi tín hiệu 75

Hình 3.33 Khối giải mã chập 75

Hình 3.34 Khối tính toán tỷ lệ lỗi bit 75

Hình 3.35 Khối hiển thị 76

Hình 3.36 Sơ đồ khối hệ thống sử dụng mã Xoắn 76

Hình 3.37 Thông số khối Bernoulli Binary Generator 76

Hình 3.38 Thông số khối mã chập 77

Hình 3.39 Tham số khối điều chế BPSK 77

Hình 3.42 Tham số khối tính toán tỷ lệ lỗi bit 79

Hình 3.43 Tỉ lệ lỗi bit = 0.08532 với Es/No = 0.1 dB 79

Hình 3.44 Bộ mã chập tỷ lệ 2/3 84

Hình 4.1 Sơ đồ khối hệ thống thông tin đầy đủ 86

Hình 4.2 Sơ đồ mô tả quá trình điều chế và giải điều chế số 87

Hình 4.3 Phương pháp điều chế QPSK 89

Hình 4.4.Phương pháp giải điều chế QPSK 89

Hình 4.5 Sơ đồ tái lập sóng mang cho giải điều chế QPSK 90

Hình 4.6.Sơ đồ nguyên lý điều chế tín hiệu M-QAM 91

Hình 4.7 Biểu đồ không gian tín hiệu 16-QAM 92

Hình 4.8.Biểu đồ không gian tín hiệu QAM nhiều trạng thái 92

Hình 4.9 Sơ đồ khối mạch điều chế 8-QAM 92

Hình 4.10 Giản đồ vị trí các điểm đặc trưng các tribit 93

Hình 4.11 Sơ đồ khối Mạch điều chế 16-QAM 93

Hình 4.12 Giản đồ 16-QAM 94

Hình 4.13 Sơ đồ nguyên lý giải điều chế M-QAM 95

Hình 4.14 Phase tín hiệu MSK 97

Hình 4.15 Sơ đồ điều chế MSK 98

Hình 4.16 Giản đồ chòm sao biểu diễn sự thay đổi pha của tín hiệu MSK 99

Hình 4.17 Tín hiệu MSK 99

Hình 4.18 Khối điều chế QPSK 100

Hình 4.19 Khối giải điều chế QPSK 100

Hình 4.20 Khối giản đồ chòm sao 100

Hình 4.21 Sơ đồ khối hệ thống sử dụng điều chế QPSK 101

Hình 4.22 Thiết lập tham số khối nguồn phát 101

Hình 4.23 Thiết lập tham số khối mã xoắn 102

Hình 4.24 Tham số khối điều chế QPSK 102

Hình 4.25 Tham số khối kênh AWGN 103

Hình 4.26 Tham số khối giải điều chế QPSK 103

Hình 4.27 Tham số khối giải mã xoắn 104

Hình 4.28 Tham số khối tính toán tỷ lệ lỗi bit 104

Hình 4.31 Giản đồ chòm sao khi chưa có tác động của AWGN 106

Hình 4.32 Giản đồ chòm sao khi có tác động của AWGN với Es/No = 5dB 107

Hình 4.33 Khối phát số nguyên ngẫu nhiên 108

Hình 4.34 Khối điều chế QAM 108

Hình 4.35 Khối giải điều chế QAM 108

Hình 4.36 Sơ đồ khối hệ thống sử dụng điều chế QAM 108

Hình 4.37 Tham số khối nguồn phát 109

Hình 4.38 Tham số khối điều chế QAM 110

Hình 4.39 Tham số khối kênh AWGN 111

Hình 4.40 Thiết lập tham số khối giải điều chế QAM 111

Hình 4.41 Tham số khối tính toán tỷ lệ lỗi bit 112

Hình 4.42 Tham số khối giản đồ chòm sao 113

Hình 4.43 Tỉ lệ lỗi bit = 0.00102 với Es/No = 30dB 113

Hình 4.44 Giản đồ chòm sao tín hiệu sau khi điều chế 256- QAM 114

Hình 4.45 Giản đồ chòm sao tín hiệu sau khi đi qua kênh truyền AWGN 114

Hình 4.46 Khối điều chế MSK 116

Hình 4.47 Khối giải điều chế MSK 116

Hình 4.48 Sơ đồ mô phỏng điều chế MSK 116

Hình 4.49 Tham số khối nguồn phát 117

Hình 4.50 Tham số khối mã xoắn 117

Hình 4.51 Tham số khối điều chế MSK 118

Hình 4.52 Tham số khối giải điều chế MSK 119

Hình 4.53 Tham số khối kênh AWGN 120

Hình 4.54 Tham số khối giải mã xoắn 120

Hình 4.55 Tham số khối tính toán tỷ lệ lỗi bit 121

Hình 4.56 Kết quả tỷ lệ lỗi bit với Es/No=5dB là 0.02886 121

Hình 4.57 Giản đồ chòm sao tín hiệu điều chế MSK 122

Hình 4.58 Giản đồ chòm sao tín hiệu MSK sau khi qua kênh AWGN 122

Hình 4.59 Giản đồ xung tín hiệu 125

Hình 4.60 Tín hiệu điều chế QAM 128

Hình 5.1 Hệ thống truyền thông với mô hình kênh rời rạc 129

Hình 5.4 Khối mã hóa Hamming 132

Hình 5.5 Khối kênh truyền BSC 132

Hình 5.6 Khối giải mã Hamming 132

Hình 5.7 Khối tính toán tỷ lệ lỗi bit 133

Hình 5.8 Khối hiển thị 133

Hình 5.9 Mô hình kênh BSC 133

Hình 5.10 Thiết lập thông số cho khối mã hóa Hamming 134

Hình 5.11 Thiết lập thông số khối kênh BSC 135

Hình 5.12 Thông số của khối tính toán lỗi 135

Hình 5.13 Thông số khối hiển thị 136

Hình 5.14 Kết quả chạy mô phỏng kênh BSC 136

Hình 5.15 Mô tả tạp âm Gauss 138

Hình 5.16 Hàm mật độ xác suất Gauss 138

Hình 5.17 Mật độ phổ công suất và hàm tự tương quan của tạp âm trắng 139

Hình 5.18 Tín hiệu điều chế BPSK phía phát và thu có tác động của nhiễu AWGN 142

Hình 5.19 Mô hình truyền sóng đa đường 143

Hình 5.20 Phân bố Rayleigh 147

Hình 5.21 Khối fading Rayleigh 147

Hình 5.22 Sơ đồ khối hệ thống dưới sự tác động kênh Rayleigh Fading 148

Hình 5.23 Thiết lập tham số khối phát số nguyên ngẫu nhiên 148

Hình 5.24 Tham số khối mã xoắn 149

Hình 5.25 Thiết lập tham số khối điều chế QPSK 150

HÌnh 5.26 Thiết lập tham số khối fading Rayleigh 150

Hình 5.27 Thiết lập tham số khối giải điều chế QPSK 151

Hình 5.28 Tham số khối giải mã xoắn 151

Hình 5.29 Thiết lập tham số khối giản đồ chòm sao 152

Hình 5.30 Tỉ lệ lỗi bit = 0.5 với độ dịch tần là 40Hz 152

Hình 5.31 Giản đồ chòm sao khi chưa có tác động của 153

Fading Rayleigh 153

Hình 5.32 Giản đồ chòm sao khi có tác động của Fading Rayleigh 153

Hình 5.33 Công suất tín hiệu bị fading 157

Hình 5.36 Tham số khối tạo nguồn tín hiệu 160

Hình 5.37 Tham số khối mã hóa chập 161

Hình 5.38 Tham số khối điều chế BPSK 161

Hình 5.39 Tham số khối giải điều chế BPSK 162

Hình 5.40 Tham số khối kênh truyền AWGN 162

Hình 5.41 Tham số khối nhiễu ồn pha 163

Hình 5.42 Tham số khối giải mã chập 163

Hình 5.43 Kết quả chạy mô phỏng nhiễu ồn pha với Es/No=1dB 164

Hình 5.44 Giản đồ chòm sao tín hiệu sau khi điều chế BPSK 164

Hình 5.45 Giản đồ chòm sao của tín hiệu có tác động của nhiễu ồn pha 165

Hình 5.46 Lớp vật lý của hệ thống CDMA 1xRTT 166

Hình 5.47 Hệ thống DVB - S2 166

Hình 5.48 Lớp vật lý của hệ thống WCDMA 167

Hình 5.49 Hệ thống DVB - C 167

Hình 5.50 Hệ thống DVB - T 168

Hình 5.51 Lớp liên kết vật lý của hệ thống OFDM 168

MỤC LỤC BẢNG

Bảng 2.1 Bảng mã các tin trong nguồn tin A 34

Bảng 3.1 Bảng trạng thái của bộ mã 00, 01, 10, 11 58

Bảng 3.2 Kết quả mô phỏng sử dụng khối mã hóa Hamming 70

Bảng 3.3 Kết quả mô phỏng sử dụng khối mã hóa Convolution 79

Bảng 3.4 Các trường của một cấu trúc trellis 80

Bảng 3.5 Ý nghĩa của các giá trị lối vào 82

Bảng 4.1 Kết quả mô phỏng sử dụng điều chế QPSK 106

Bảng 4.2 Kết quả mô phỏng phương pháp điều chế QAM 114

Bảng 4.3 Các hàm MATLAB hỗ trợ mô phỏng điều chế số 124

LỜI NÓI ĐẦU

Trong thiết kế, phân tích và đánh giá các hệ thống thông tin hiện đại có ba phươngpháp chủ yếu, không loại trừ lẫn nhau đó là phương pháp giải tích, phương pháp chế thửmẫu và đo lường, phương pháp mô phỏng Đối với phương pháp mô phỏng, quá trình môphỏng thực chất là tạo giả hệ thống trên cơ sở mô hình hóa hệ thống viễn thông bao gồmtạo giả tín hiệu, mô hình quá các khối chức năng của hệ thống và các tác động khác nhau

và cho tín hiệu “chạy” suốt qua hệ thống và đánh giá BER theo một số cách thức khácnhau, Trên cơ sở đó đáp ứng các mục đích đề ra đối với công tác thiết kế và đánh giá các

hệ thống viễn thông

Quá trình mô phỏng một hệ thống viễn thông là cung cấp một cái nhìn toàn diện vàsâu sắc đối với các vấn đề kỹ thuật của hệ thống; Đánh giá phản ứng của hệ thống cần môphỏng với các tác động khác nhau; Kiểm tra chất lượng hệ thống và so sánh với các chỉtiêu; Đánh giá chất lượng của hệ thống đó thông qua tỷ số lỗi bit (BER – Bit Error Ratio);Khảo sát ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau tới chất lượng của hệ thống

Giáo trình mô phỏng các hệ thống viễn thông trình bày cấu trúc của một hệ thốngviễn thông và việc mô phỏng các hệ thống viễn thông sử dụng công cụ simulink củaMATLAB để giúp sinh viên nắm được các thành phần của một hệ thống viễn thông cụ thểnhư mã hóa nguồn, mã hóa kênh, điều chế, kênh truyền… và thực hiện mô phỏng đượctrên máy tính dưới dạng sơ đồ khối để khảo sát, đánh giá chất lượng của từng hệ thống vớitừng tác động cụ thể

Nội dung cụ thể của giáo trình gồm 5 chương:

Chương 1: Sơ lược về mô phỏng các hệ thống thông tin

Chương 2: Mô phỏng mã hóa nguồn

Chương 3: Mô phỏng mã hóa kênh

Chương 4: Mô phỏng điều chế số

Chương 5: Mô phỏng kênh truyền

Trong quá trình biên soạn, việc trình bày các nội dung có thể còn đôi chỗ còn thiếusót, chưa thật chính xác, tác giả rất mong nhận được các ý kiến đóng góp của độc giả

CHƯƠNG I

SƠ LƯỢC VỀ MÔ PHỎNG CÁC HỆ THỐNG THÔNG TIN

1.1 Hệ thống thông tin, các vấn đề trong thiết kế và đánh giá

1.1.1 Các hệ thống thông tin

Các hệ thống thông tin có chức năng truyền đưa thông tin từ nơi này đến nơikhác Theo các đặc tính của mình, các hệ thống thông tin có thể được phân loại theonhiều cách.Theo loại tín hiệu được dùng để truyền tin tức, các hệ thống thông tin đượcchia thành các hệ thống thông tin tương tự (analog) hay số (digital) Theo các phươngtiện truyền dẫn, các hệ thống thông tin cũng có thể được phân loại thành các hệ thốngthông tin dùng cáp đồng, các hệ thống thông tin quang sợi (fiber optic) hay các hệthống thông tin sóng cực ngắn (microwave)…, trong đó các hệ thống thông tin sóngcực ngắn lại có thể phân tiếp thành các hệ thống thông tin vệ tinh, thông tin vô tuyếntiếp sức (thông tin vi ba) và thông tin di động

Các thành phần chủ yếu của hệ thống thông tin bao gồm:

 Các nguồn tín hiệu bao gồm tín hiệu có ích, tạp âm và can nhiễu Mặc dù tạp

âm và can nhiễu cũng là các tín hiệu điện song trong khuôn khổ giáo trìnhnày ta sẽ sử dụng từ “tín hiệu” để chỉ riêng thành phần tín hiệu có ích

 Các thiết bị truyền dẫn tin tức bao gồm các bộ điều chế và giải điều chế, các

bộ lọc, các bộ khuếch đại, các mạch lọc thích nghi dùng làm mạch san bằngđặc tính đường truyền, các mạch duy trì đồng bộ…

 Môi trường truyền dẫn hay đôi khi cũng được gọi là kênh truyền

 Các thiết bị xử lý tin tức và tín hiệu

Các yếu tố trở ngại chủ yếu trong truyền đưa thông tin gây suy giảm chất lượng

 Các can nhiễu bao gồm can nhiễu khí quyển, can nhiễu từ các hệ thống khác,can nhiễu từ các kênh lân cận cùng hệ thống hay can nhiễu nội tại (can nhiễugây bởi đặc tính phi tuyến của tuyến truyền dẫn).

 Tạp âm lượng tử và tạp âm nhiệt gây bởi các linh kiện điện tử

 Tán sắc trong thông tin quang

Chất lượng của các hệ thống thông tin số nói chung được đánh giá thông qua rấtnhiều tham số như mẫu mắt (eye-pattern), mật độ phổ nhiễu, độ nhạy máy thu, xácsuất lỗi bit… trong đó chỉ tiêu quan trọng nhất là xác suất lỗi bít của hệ thống

1.1.2 Các vấn đề trong thiết kế và đánh giá hệ thống

Trong thiết kế, phân tích và đánh giá các hệ thống thông tin hiện đại có baphương pháp chủ yếu, không loại trừ lẫn nhau, đó là:

 Phương pháp giải tích: Là phương pháp dựa trên các công thức nhằm tínhtoán các mạch điện, các khối chức năng cấu thành hệ thống và đánh giá chấtlượng hệ thống dưới tác động của các yếu tố khác nhau cũng được biểu diễnthông qua các công thức toán học

 Phương pháp chế thử mẫu và đo lường: Là phương pháp trên cơ sở tính toán

sơ bộ người thiết kế chế tạo mẫu thử và tiến hành đo kiểm tra các chỉ tiêuchất lượng Đặc điểm của phương pháp này là mặc dù phương pháp cho cáckết quả tin cậy nhất song khá cứng nhắc và tốn kém, do vậy chỉ áp dụngtrong các bước sau trong quá trình thiết kế và phân tích hệ thống

 Phương pháp mô phỏng

Trong vài thập kỷ gần đây các hệ thống thông tin và xử lý tín hiệu đã phát triểnđặc biệt mạnh mẽ Trong thời gian này sự ra đời của một loạt các kỹ thuật mới như cácphần cứng với giá thành khá rẻ, xử lí nhanh chóng tín hiệu, cáp sợi quang học, cácthiết bị quang học tích hợp và các mạch tích hợp sóng cực ngắn… đã có những ảnhhưởng rất quan trọng tới việc thực hiện các hệ thống thông tin liên lạc Mức độ phứctạp ngày càng tăng của các hệ thống thông tin đòi hỏi những cố gắng và thời gian ngàycàng lớn trong thiết kế và phân tích hệ thống với chi phí ngày càng cao Sự cần thiếtphải nhanh chóng đưa các kỹ thuật mới vào các sản phẩm thương mại nhằm cải thiện

và phát triển các dịch vụ kỹ thuật, tăng khả năng cạnh tranh của các thiết bị ở dạng

thương phẩm đòi hỏi việc thiết kế và đánh giá chất lượng hệ thống thông tin phải đượctiến hành theo một cách thức mới, tiết kiệm về thời gian, dễ dàng và rẻ tiền Các hệthống thông tin liên lạc hiện đại là các cấu trúc rất phức tạp gồm các phần tử khác nhau

mà những phần tử này tự thân cũng có các đặc tính phức tạp Do độ phức tạp rất cao

và ngày một phức tạp hơn của các hệ thống thông tin liên lạc hiện đại, cách đề cập giảitích về các phản ứng của cách hệ thống xem ra là một nhiệm vụ không thể thực hiệnđược Các thử nghiệm trên các hệ thống thực theo phương pháp chế thử mẫu và đolường, mặt khác lại quá tốn kém, nhất là trong các giai đoạn đầu của quá trình thiết kế,phát triển và cải tiến hệ thống Do vậy, như thực tế cho thấy, các yêu cầu về độ chínhxác cũng như hiệu quả về thời gian và chi phí cho quá trình thiết kế, phân tích và đánhgiá hệ thống chỉ có thể thỏa mãn được thông qua việc sử dụng các công cụ thiết kế vàphân tích có sự trợ giúp của máy tính mạnh

Một số lượng lớn các kỹ thuật được trợ giúp bởi máy tính (computeraided) đãđược phát triển trong vài chục năm trở lại đây nhằm hỗ trợ quá trình mô hình hóa,phân tích và thiết kế các hệ thống thông tin liên lạc Các kỹ thuật này được chia làmhai loại:

- Các giải pháp dựa trên công thức (formula-based techniques), trong đó máytính được sử dụng để đánh giá và tính toán theo các công thức phức tạp Kỹ thuật nàydựa trên các mô hình được đơn giản hóa, cho phép có được cái nhìn tương đối vềtương quan giữa các thông số và các chỉ tiêu chất lượng của hệ thống cần khảo sát và

do vậy chúng có ích trong các giai đoạn đầu của công việc thiết kế Tuy nhiên, ngoạitrừ một số trường hợp tương đối lý tưởng hoặc được đơn giản hóa cao, việc đánh giáchất lượng hệ thống thông tin phức tạp dùng các tính toán giải tích để đạt được độchính xác mong muốn là hết sức khó khăn

- Các giải pháp dựa trên mô phỏng (simulation-based techniques), trong đó máytính được sử dụng để mô phỏng các dạng sóng hay các tín hiệu trong quá trình truyềnqua suốt hệ thống

Kỹ thuật mô phỏng các hệ thống thông tin liên lạc là kỹ thuật dùng máy tínhvới các sản phầm phần mềm thích hợp để tạo giả và bắt chước hệ thống ở mức dạngsóng tín hiệu nhằm xem xét, phân tích, đánh giá phản ứng của nó

Mô phỏng máy tính là công cụ hữu hiệu trong nghiên cứu, đánh giá cũng nhưthiết kế hệ thống Mặc dù các kết quả mô phỏng không thể hoàn toàn chính xác so vớicác kết quả đo thử nghiệm trên thực tế (do các phép tính gần đúng, do tính gần đúngcủa các mô hình sử dụng trong mô phỏng…), song như thực tế đã cho thấy, các kếtquả thu được bằng mô phỏng với các phần mềm tốt và được sử dụng đúng đắn thì hoàntoàn có thể tin cậy được Trong rất nhiều trường hợp các kết quả mô phỏng rất khớpvới các số liệu đo kiểm nghiệm Các ưu điểm nổi bật của mô phỏng bằng máy tính lànhanh chóng, kinh tế, hết sức mềm dẻo trong ứng dụng và trong rất nhiều trường hợp

nó cho phép giải cả những bài toán không có khả năng giải quyết bằng thực nghiệmcũng như tính toán một cách giải tích

1.2 Áp dụng mô phỏng trong thiết kế và đánh giá hệ thống

1.2.1 Quá trình mô phỏng hệ thống thông tin

Mục đích của mô phỏng hệ thống thông tin là:

 Cung cấp một cái nhìn toàn diện và sâu sắc đối với các vấn đề kỹ thuật của hệthống

 Đánh giá phản ứng của hệ thống cần mô phỏng với các tác động khác nhau

 Kiểm tra chất lượng hệ thống và so sánh với các chỉ tiêu

Để hiểu rõ về quá trình mô phỏng hệ thống thông tin ta xét một thí dụ với hệthống vi ba M-QAM (M-ary Quadrature Amplitude Modulation: Điều chế biên độvuông góc M mức) có sơ đồ khối tương đương băng gốc như hình sau:

Hình 1.1 Sơ đồ khối tương đương băng gốc hệ thống vi ba M-QAM

Trong đó:

S.S (Symbol Source): Nguồn ký hiệu

Tx.F (Transmitter Filter): Bộ lọc phát

MOD (Modulator): Bộ điều chế

HPA (High Power Amplifier): Bộ khuếch đại công suất

CHAN (Channel): Kênh truyền

Rx.F (Receiver Filter): Bộ lọc thu

DEM (Demodulator): Bộ giải điều chế

n(t): Tạp âm nhiệt

Mục đích của việc đánh giá, thiết kế là:

 Đánh giá chất lượng hệ thống thông qua tham số BER (Bit Error Ratio: Tỷ lệlỗi bit) Thông thường, BER là một hàm của tỷ số tín/tạp, cụ thể là một hàmcủa tỷ số năng lượng một bitEb với năng lượngNocủa tạp âm (thường được

giả thiết là tạp âm trắng chuẩn) tính trên một bit, tức là BER = f(E Nb/ o).

 Khảo sát ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau tới chất lượng của hệ thống

 Giải pháp giải tích là trên cơ sở mô hình hóa hệ thống bằng các công thứctoán học, tính toán BER dưới tác động của rất nhiều yếu tố như méo do lọc,méo phi tuyến do khuếch đại công suất, méo do đường truyền, sai pha sóngmang thu sai lệch tín hiệu đồng hồ,…, tức là tính toán BER = f(E Nb/ o) méođường truyền, méo phi tuyến (,  ) trong đó  ,  lần lượt là các sailệch pha sóng mang và sai lệch tín hiệu đồng hồ giữa phần thu với phầnphát.Do có phần tử phi tuyến (bộ khuếch đại công suất) phương pháp xếpchồng không thể áp dụng được, hơn nữa do băng tần hạn chế nên trong tínhiệu đầu ra tồn tại xuyên nhiễu giữa các dấu ISI (InterSymbol Interference),

…nên việc tính toán theo phương pháp giải tích trở nên quá phức tạp đến nỗi

có thể xem như không thể thực hiện nổi

Đối với phương pháp mô phỏng, quá trình mô phỏng thực chất là tạo giả hệthống trên cơ sở mô hình hóa hệ thống bao gồm giả tín hiệu, mô hình hóa các khốichức năng của hệ thống và các tác động khác nhau và cho tín hiệu chạy suốt qua hệthống và đánh giá BER theo một số cách thức khác nhau Trên cơ sở đó đáp ứng cácmục đích đề ra đối với công tác thiết kế và đánh giá hệ thống Như vậy, quá trình môphỏng bằng máy tính các hệ thống thông tin bao gồm:

+ Tạo giả tín hiệu ở dạng xử lý máy tính được (bằng cách tạo mẫu các tín hiệutới mức dạng sóng trong các miền tần số hay thời gian một cách thích hợp

+ Mô hình hóa các khối của hệ thống theo các thuật toán học mô tả chức năngcủa từng khối, liên kết các khối chức năng của hệ thống theo sơ đồ khối dùng để môphỏng.

+ Cho các mẫu tín hiệu dạng sóng chạy qua toàn hệ thống, tạo ra các mẫu tínhiệu dạng sóng lối ra hệ thống

+ Đánh giá BER theo một số phương pháp, chẳng hạn bằng cách so sánh chuỗi

ký hiệu nhận được ở lối ra so với chuỗi ký hiệu được tạo ra ở lối vào (phương phápMonte-Carlo)

1.2.2 Áp dụng mô phỏng trong thiết kế và đánh giá hệ thống thông tin

Trong thiết kế hệ thống, mô phỏng hệ thống được tiến hành như sau:

 Lập sơ đồ hệ thống giả định (định thiết kế)

 Mô hình hóa các thành phần của hệ thống với các thông số cơ bản

 Mô phỏng hệ thống với các thông số khác nhau nhằm tìm phương án thiết kếtối ưu thỏa mãn các chỉ tiêu đã được đề ra đối với hệ thống cần thiết kế.Đánh giá hệ thống trong quá trình phát triển: Để đảm bảo tính xác thực của môphỏng, kết quả mô phỏng cần phải được kiểm nghiệm bằng cách so sánh với kết quảtrên các hệ thống thực hiện có trong quá trình phát triển phần mềm mô phỏng Với cácphần mềm mô phỏng đã được kiểm nghiệm, căn cứ vào các tham số thực của hệ thốngcần phát triển, hệ thống cần đánh giá được đưa vào mô phỏng nhằm có được các kếtluận về chất lượng hệ thống khi được phát triển

1.2.3 Các ứng dụng khác của mô phỏng

Khi đã có hệ thống đang khai thác, việc mô phỏng hệ thống có thể giúp ích choviệc phát hiện và loại bỏ hỏng hóc Ngoài ra, mô phỏng máy tính còn có thể được sửdụng như một công cụ hữu hiệu và rẻ tiền trong huấn luyện, giảng dạy, nghiên cứu,cho phép giải thích, quan sát một cách sâu sắc và trực quan các khái niệm, các tínhchất của hệ thống thông tin Trong đào tạo tại nhiều trường và trung tâm khoa học lớntrên thế giới, mô phỏng máy tính các hệ thống thông tin đang trở thành công nghệ huấnluyện thực hành mới, thay thế cho các công nghệ cứng nhắc, thiếu tính tổng quát vàtốn kém trước đây là thực hành trên hệ thống thực hay trên các mô hình đơn giản hóa

1.3 Mức mô phỏng sử dụng

Mô phỏng được sử dụng rộng rãi trong nhiều giai đoạn của quá trình thiết kế vàtriển khai hệ thống truyền thông hiện đại Mô phỏng không những chủ yếu được sửdụng để ước lượng hiệu năng và nghiên cứu dung hòa trong thiết kế (tối ưu tham số)

mà còn được dùng để thiết lập các thủ tục kiểm tra và kiểm chuẩn, các dự đoán tuổithọ cũng như nghiên cứu tính bất thường sau khi hệ thống được triển khai trong thực

tế Cả phương pháp luận mô phỏng và mô hình mô phỏng đều được sử dụng để biểudiễn hệ thống phụ thuộc vào các giai đoạn khác nhau của quá trình thiết kế, thực thi vàvòng đời của hệ thống Phương pháp luận mô phỏng cũng sẽ được kiểm soát hoặc địnhhướng bởi trình tự thiết kế tổng thể Ta minh họa trình tự thiết kế và sử dụng mô phỏngtrong các giai đoạn thiết kế khác nhau và vòng đời của hệ thống truyền thông

Theo nghĩa rộng, thuật ngữ hệ thống truyền thông có thể coi như một mạng lướitruyền thông toàn cầu, truyền thông vệ tinh địa tĩnh, thông tin vi ba mặt đấthoặc mộtmodem tích hợp sẵn trong máy tính cá nhân Mô hình phân cấp thường được sử dụng

để mô tả các hệ thống thông tin liên lạc được thể hiện trong hình dưới đây:

Hình 1.2 Mô hình phân cấp của hệ thống truyền thông

Cấp cao nhất là mạng truyền thông được tạo thành từ các nút truyền thôngthông qua liên kết truyền thông hoặc hệ thống truyền tải như các lớp bên dưới Mộtliên kết truyền thông được tạo thành từ các yếu tố như điều chế, mã hóa, lọc, khuếch

đại, giải mã, giải điều chế và các thành phần khác như thực hiện các hoạt động xử lýtín hiệu Những yếu tố này có thể là mạch tương tự, mạch kỹ thuật số hoặc một thuậttoán thực hiện trên một bộ xử lý tín hiệu số (DSP) Chi tiết của những yếu tố này đạidiện trong lớp dưới cùng của hệ thống phân cấp.

Quá trình thiết kế một hệ thống truyền thông phức tạp được thực hiện từ đỉnhxuống, ngược lại thực thi phần cứng thường từ đáy lên Theo đó, khi thiết kế hệ thống

ta bắt đầu tại mức hệ thống (mức trừu tượng cao nhất) và hoàn thiện chi tiết thiết kế từmức hệ thống, xuống mức hệ thống con và cuối cùng là mức thành phần Sau đó đạttới mức đáy mà ở đó tính chi tiết của bộ phận thiết bị thành phần được nhận dạng Vìvậy, trình tự xây dựng một hệ thống gồm:

- Tạo ra các thành phần

- Hợp các thành phần thành hệ thống con

- Xây dựng hệ thống tổng thể từ các hệ thống con

- Triển khai mô phỏng theo giải pháp từ đỉnh xuống

Ta bắt đầu bằng việc mô phỏng mức hệ thống có mức trừu tượng cao tăng dầntính chi tiết, các mô phỏng các hệ thống con và các thành phần Do thực thi khởi đầunên các đặc tính đo của các thành phần và các phần hệ được chứa trong mô hình môphỏng

Dù ta đang giải quyết bài toán thiết kế chi tiết hay ước tính hiệu năng mức hệthống thì điểm bắt đầu luôn là sơ đồ khối chi tiết, trình bày phần hệ thống cần được môphỏng Trình bày sơ đồ khối khởi đầu thường chi tiết hơn mức cần thiết Tuy nhiên, làthói quen và hữu hiệu vì tại điểm bắt đầu bao gồm mọi thứ mà ta có thể nghĩ về sơ đồkhối toàn diện khởi đầu Mô hình mô phong cuối cùng được tạo ra từ sơ đồ khối khởiđầu được đơn giản hóa Ứng dụng ba lớp kỹ thuật sau để tạo lập mô hình mô phỏng là:Trình bày phân cấp; phân chia hóa và điều kiện hóa; đơn giản hóa (xấp xỉ, giả định)

Trình bày phân cấp: Phân cấp là giải pháp thường dùng để giảm tính phức tạp

trong mô hình hóa, thiết kế phần mềm và các ứng dụng khác Trong viễn cảnh hệthống truyền thông, phân cấp được sử dụng để quản lý và giảm tính phức tạp của môhình mô phỏng, giảm tải tính toán trong quá trình mô phỏng mô hình Trình bày phâncấp được thực hiện trong các lớp khác nhau bắt đầu từ mô hình mức hệ thống và qua

các lớp phân hệ, lớp thành phần và lớp vật lý Minh hoạ các lớp cho một hệ thốngtruyền thông cụ thể được cho bởi hình 1.3.

Trong trình bày phân cấp hoặc lập mô hình hệ thống, các khối ở các lớp thấphơn trong phân cấp sẽ chi tiết hơn, ngược lại các khối tại các lớp cao hơn trừu tượnghơn và thuộc về chức năng tổng thể của khối Phân giải thành các lớp thấp hơn cho đếnkhi không thể Mức thấp nhất thường dựa trên các thành phần như điện trở, tụ điện và

vi mạch

Trong toàn cảnh hệ thống truyền thông, mô hình mức hệ thống được cho ở hình1.3(a) gồm các khối chức năng như nguồn thông tin, bộ mã hóa, bộ giải mã, bộ điềuchế, bộ giải điều chế, bộ lọc và kênh Mỗi khối chức năng là một phân hệ và đượcphân giải để được chi tiết hơn Ví dụ phân hệ khôi phục định thời được phân tíchthành: hai bộ lọc thông dải, bộ phi tuyến bậc 4 và vòng khóa pha PLL như ở hình1.3(b) Phân tính hơn nữa nhận được mô hình mức thành phần Ví dụ, bộ lọc thôngbăng được cho ở hình 1.3(b) có thể là bộ lọc tương tự, bộ lọc siêu cao hay bộ lọc số.Trường hợp bộ lọc tương tự, có thể khai triển thành các mô hình mức mạch điện.Trường hợp bộ lọc số, việc phân tích sẽ đi xuống mức bit như các bộ cộng, bộ nhân,

bộ tích lũy Dưới lớp này chứa các transistor và các cổng logic cụ thể Tuy nhiên, trongviễn cảnh mô phỏng mức dạng sóng ta rất hiếm khi đi xuống mức chi tiết này Mô hìnhlớp thành phần cho PLL được minh hoa ở hình 1.3(c)

Hình 1.3 Minh họa quá trình mô hình hóa hệ thống

Tại mức hệ thống, mô phỏng được thực hiện ở mức trừu tượng cao nhất sửdụng các mô hình tính cách (các hàm truyền đạt) chứ không phải là các mô hình vật lý.Dạng chức năng của mô hình tính cách thường được giả định hoặc từ các phép đo

Phân chia hóa và điều kiện hóa: Phân chia hóa bài toán phức tạp thành một

tập các bài toán nhưng độc lập nhau, được giải quyết riêng biệt và kết hợp các nghiệm,

là một kỹ thuật hữu hiệu khác làm giảm tính phức tạp và tải tính toán Trong khi phâncấp bàn về mức độ trừu tượng thì phân chia hóa cũng bàn về tính trừu tượng nhưng ởcác khia cạnh khác nhau của bài toán đó là: mô phỏng riêng biệt và kết hợp các kếtquả Vì vậy, phân chia hóa, cho phép quan sát và kiểm tra sơ đồ khối theo chiều ngangtrong khi phân cấp cho phép xét theo chiều đứng Trong viễn cảnh được cho ở hình 1.3

có thể tách biệt phần đồng bộ hóa, mã hóa ra khỏi bài toán và mô phỏng chúng riêngbiệt

Điều kiện hóa là một kỹ thuật khác rất giống với phân chia hóa, đơn giản ta cố

thống dưới các giá trị khác nhau của các biến điều kiện hay trạng thái Mô phỏng riêngcho phần hệ thống được điều kiện hóa và các kết quả đạt được trong phần đầu được lấytrung bình theo phân bố của biến điều kiện đạt được trong phần thứ hai.

Đơn giản hóa và xấp xỉ hóa: Tại điểm bắt đầu mô hình sơ đồ khối ban đầu

thường được chi tiết hóa tới mức có thể Tính phức tạp của mô hình tổng thể và các môhình phân hệ được giảm bằng việc loại bỏ các khối ít ảnh hưởng lên bài toán, xấp xỉhóa và đơn giản hóa bằng cách kết hợp các khối

Ví dụ về cách rút gọn sơ đồ khối, xét bài toán ước tính hiệu năng mức hệ thống.Nếu coi kênh là kênh thay đổi rất chập theo thời gian và hệ thống đang hoạt động tạiSNR cao thì có thể cho rằng các lỗi đồng bộ sẽ rất nhỏ và vì vậy có thể bỏ qua ảnhhưởng của đồng bộ trong quá trình ước tính hiệu năng Khi này, không cần mô phỏngcác phần khôi phục định thời và có thể xóa bỏ ra khỏi sơ đồ khối

Mở rộng việc dùng xấp xỉ hóa và giả định để đơn giản mô hình mô phỏng Giảđịnh và xấp xỉ hóa được sử dụng phổ biến nhất bao gồm việc tuyến tính hóa và bấtbiến hóa theo thời gian Hầu hết các hệ thống thực tế, khi được quan trắc trong thờigian dài và trên dải tín hiệu đầu vào thay đổi độ rộng, có thể biểu lộ tính phi tuyến vàthay đổi theo thời gian nhưng chúng có thể được xấp xỉ tốt bởi các mô hình tuyến tính

và bất biến theo thời gian trong các khoảng thời gian ngắn và các mức tín hiệu thấp

Bất biến theo thời gian ngụ ý rằng trong khoảng thời gian mô phỏng, các đặctính của tín hiệu và các thành phần hệ thống đang được mô phỏng là không thay đổi.Thực tế, khái niệm bất biến theo thời gian là tương đối Nếu tham số hệ thống thay đổichậm thì có thể coi một số tình huống là cố định trong khoảng thời gian mô phỏng.Chẳng hạn, xét bài toán ước lượng tính BER trên kênh vô tuyến trong đó các ăng tenphát và thu là dừng Nếu nhưng thay đổi trong đặc tính kênh là do thay đổi điều kiệnkhí quyển, tốc độ ký hiệu truyền dẫn là vài triệu ký hiệu trên giây thì có thể coi kênh làtựa tĩnh Điều đó nói rằng kênh vẫn duy trì cùng một số điều kiện trong vài trăm triệu

ký hiệu đi qua nó và đặc biệt có ý nghĩa khi xác định xác suất lỗi tức thời trong điềukiện kênh cho trước Nếu BER được ước tính là khoảng 103 thì chỉ cần mô phỏng vàinghìn ký hiệu để ước tính BER Điều này thể hiện khoảng thời gian mô phỏng là vài

ms trong khi hằng số thời gian của kênh là khoảng vài phút vì vậy nó là hợp lý để coi

kênh là tĩnh trong khoảng thời gian mô phỏng Việc lấy xấp xỉ tựa tĩnh có vai trò rấtquan trọng để đơn giản hóa các mô hình mô phỏng.

Hiển nhiên, kiến thức lý thuyết truyền thông là rất quan trọng Cấu trúc hệthống, đặc tính hoạt động của các phân hệ (bộ giải điều chế, bộ cân bằng, chi tiết hóacác mô hình kênh…) phải được hiểu rõ trước khi triển khai mô phỏng Khi sử dụng môphỏng để xác định các giá trị của tham số hệ thống, cần phải lưu ý đến dải giá trị của

nó có ý nghĩa thực tế trước khi triển khai mô phỏng Cần phải có những hiểu biết sâusắc về tính cách hệ thống để đảm bảo hoạt động mô phỏng chính xác và kết quả hợplý

Hình 1.4 Các lĩnh vực ảnh hưởng lên nghiên cứu mô phỏng các hệ thống truyền thông

Trong nhiều thập kỷ qua nhiều gói phần mềm đã được triển khai và đang được

sử dụng rộng rãi để mô phỏng các hệ thống truyền thông ở mức dạng sóng Các thànhphần cốt yếu của cấu trúc khung mô phỏng cho các hệ thống truyền thông gồm:

phỏng có thể được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình mục đích chung và viết mã thíchhợp hoặc sử dụng bộ xây dựng mô hình đồ họa Với bộ xây dựng đồ họa, triển khai các

mô hình mô phỏng cho các phân hệ và cho toàn hệ thống truyền thông các khối cơ bản

có sẵn từ các thư viện mô hình Các biểu tượng biểu diễn các khối chức năng như cácnguồn tin, bộ mã hóa, bộ điều chế, bộ ghép/phân kênh, các mô hình kênh, tạp âm vànguồn nhiễu, bộ lọc, bộ giải điều chế, bộ giải mã được chọn từ các thư viện mô hình.Kết nối các biểu tượng này sẽ tạo mô hình mô phỏng ở dạng sơ đồ khối phân cấp Điểnhình như Simulink trong Matlab là gói mô phỏng đơn giản sử dụng giải pháp bộ xâydựng mô hình đồ họa

Sau khi mô hình mô phỏng được triển khai thì các tham số mô phỏng (như tốc

độ lấy mẫu, các con số gốc của bộ tạo số ngẫu nhiên và thời gian mô phỏng) và cáctham số thiết kế (như độ rộng băng tần bộ lọc, tỷ lệ mã, SNR) phải được định rõ Sau

đó thực hiện mô phỏng Liên kết tất cả các mô hình với nhau sẽ tạo mã khả thi (có khảnăng thực hiện mô phỏng), bắt đầu mô phỏng, lưu các giá trị mẫu của các dạng sóngđược tạo bởi mô phỏng và giám sát tiến trình mô phỏng là các hàm thường được thựchiện bởi nhân mô phỏng/bộ quản lý

Sau khi hoàn tất mô phỏng, tính các phép đo hiệu năng như BER, SNR từ cácdạng sóng mô phỏng, sử dụng các bộ hậu xử lý để trực quan hóa kết quả mô phỏng làhàm của các tham số thiết kế Cho phép khảo sát phổ, dạng sóng, biểu đồ tán xạ, biểu

đồ mắt theo các tham số đặc trưng của mô hình mô phỏng một cách chi tiết, trực quan

và gỡ rối mô phỏng

Trường hợp đơn giản nhất là mô phỏng điều khiển thời gian, khi này có mộtđồng hồ mô phỏng và mỗi khối chức năng trong mô hình mô phỏng được thực hiện tạimỗi « tick » của đồng hồ mô phỏng Sau đó đồng hồ mô phỏng được nhịp lên một chu

kỳ lấy mẫu (chu kỳ đồng hồ bằng chu kỳ lấy mẫu) Tất cả các khối chức năng trong

mô hình được kích hoạt tại mỗi chu kỳ đồng hồ vì vậy mỗi mô hình có thể cập nhậttrạng thái ứng với giá trị mới của đồng hồ mô phỏng

Trường hợp mô phỏng điều khiển sự kiện, đặt trước đồng hồ một lượng nào đócho thời gian biểu của sự kiện tiếp theo và mỗi khối chức năng cập nhật trạng thái ứngvới giá trị của thời điểm mô phỏng mới Một cách điển hình, chỉ vài khối cần được

kích hoạt để cập nhật trạng thái riêng và không cần xử lý trong khoảng thời gian liênkết sự kiện Mô phỏng các hệ thống hàng đợi thường được triển khai theo cách này.

Mục đích cơ bản của hệ thống truyền thông là xử lý dạng sóng và ký hiệu, vìvậy mô phỏng hệ thống truyền thông là tìm cách phỏng tạo quá trình này bằng cách tạo

và xử lý các giá trị mẫu của những dạng sóng này Theo đó cần phải:

- Mô hình hóa các hoạt động xử lý tín hiệu (được thực hiện bởi các khối chứcnăng trong hệ thống)

- Tạo các dạng sóng đầu vào để thâm nhập vào các điểm khác nhau của hệthống

- Điểu khiển các mô hình bằng các dạng sóng đầu vào phù hợp để tạo các dạngsóng đầu ra (là đầu vào của khối chức năng khác)

- Phân tích những dạng sóng này để tối ưu các tham số thiết kế, hoặc để đạtđược các phép đo hiệu năng

Các bước tiến hành mô phỏng:

Bước thứ nhất, là mô hình và xác định tham số Giải pháp tổng thể để mô phỏngmức dạng sóng hệ thống truyền thông khá dễ hiểu Ta bắt đầu bằng việc mô tả phânchia hệ thống để mô phỏng hệ thống ở dạng sơ đồ khối, trong đó mỗi khối chức năngthực hiện một hoạt động xử lý tín hiệu cụ thể Mô hình mô phỏng cho mỗi khối chứcnăng được chọn từ thư viện các mô hình khả dụng và tạo mô hình sơ đồ khối bằngcách kết nối tập các khối được chọn Trước khi thực hiện mô phỏng, cần phải xác định

rõ các giá trị cụ thể hoặc khoảng các giá trị được phép cho các tham số của mỗi khối(chẳng hạn như băng thông của bộ lọc) Đơn giản hóa sơ đồ khối đến mức có thể vàchia nhỏ nếu cần thiết Việc ánh xạ bài toán thiết kế hoặc ước tính hiệu năng thành môhình mô phỏng là một trong những bước khó nhất trong phương pháp luận Thời gian

mô phỏng và độ chính xác của kết quả mô phỏng phụ thuộc vào cách thực hiện điềunày

Bước thứ hai, là thực hiện mô phỏng Thực hiện mô phỏng bao gồm tạo các giátrị mẫu của tất cả dạng sóng đầu vào hoặc tác nhân kích thích điều khiển mô hình môphỏng Các tín hiệu, tạp âm, nhiễu được biểu diễn bởi các quá trình ngẫu nhiên và sửdụng các bộ tạo số ngẫu nhiên để tạp các giá trị mẫu của các quá trình ngẫu nhiên

Trong mô phỏng, các đầu ra của các bộ tạo số ngẫy nhiên được đưa vào các khối để:Điều khiển mô hình mô phỏng ; tạo các giá trị mẫu tạo các đầu ra của các khối chứcnăng Một số đầu ra được ghi lại và được phân tích trong khi đang thực hiện mô phỏnghoặc tại thời điểm kết thúc mô phỏng, ước tính các phép đo hiệu năng như: Tỉ số tínhiệu trên tạp âm (SNR), sai số trung bình bình phương (MSE), xác suất lỗi.

Bước cuối cùng, là xác định tính hợp lệ Cũng là bước rất quan trọng trong môphỏng, ta xác định tính hợp lý của các kết quả mô phỏng bằng cách dùng các xấp xỉgiải tích, các giới hạn hoặc các kết quả đo khả dụng Các kết quả đo cụ thể chỉ khảdụng đối với thời điểm kết thúc chu kỳ thiết kế sau khi nguyên mẫu được xây dựng.Thậm chí, khi hệ thống nguyên mẫu là khả dụng nhưng chỉ thực hiện hữu hạn các phép

đo Bản chất tốn kém của đo kiểm là nhân tố chính dẫn đến thực hiện mô phỏng

1.4 Phương pháp mô phỏng

Một trong những mục đích chính của mô phỏng là ước tính hiệu năng Đối với

hệ thống truyền thông tương tự, phép đo hiệu năng cơ bản là tỷ số tín hiệu trên tạp âmđầu ra (SNR) Với hệ thống truyền thông số, phép đo hiệu năng là tỉ số lỗi bit (BER)hoặc tỉ số lỗi khung (FER) Tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) cũng là phép đo hiệu năngthứ cấp trong các hệ thống truyền thông số (vì BER là một hàm đơn vị của SNR) Kỹthuật Monte Carlo được dùng để ước tính phép đo hiệu năng

Các mô phỏng Monte – Carlo dựa trên những trò chơi may rủi Tất nhiên, là lý

do của tên Monte- Carlo, thành phố thuộc Địa trung hải nổi tiếng về các casino Ta sửdụng hai thuật ngữ quan hệ mật thiết ước tính Monte – Carlo và mô phỏng Monte –Carlo có thể thay thế cho nhau Mô phỏng Monte – Carlo mô tả mô phỏng trong đómột tham số của hệ thống như tỷ số lỗi bit (BER) được ước tính bằng cách sử dụng kỹthuật Monte – Carlo Ước tính Monte Carlo là quá trình ước tính giá trị của một tham

số bằng cách thực hiện quá trình stochastic cơ bản hay thí nghiệm ngẫu nhiên

*Ước tính Monte Carlo

Xét một ví dụ đơn giản về bộ ước tính Monte Carlo, xác định diện tích của vùng

có hình dạng không bình thường Giả sử vùng được ước tính hoàn toàn được giới hạntrong diện tích của một hộp đã biết Định nghĩa thí nghiệm ngẫu nhiên là: lấy ra cácmẫu ngẫu nhiên trong hộp giới hạn đó và định nghĩa sự kiện quan tâm A (sự kiện mà

một mẫu nằm trong vùng diện tích sẽ được xác định) Vì bộ ước tính vùng không biết

đó không chệch, nên các điểm mẫu ngẫu nhiên được phân bố đều trong vùng lấy giớihạn của diện tích đã cho Điều này được thực hiện một cách dễ dàng bằng chươngtrình máy tính với hai bộ tạo số ngẫu nhiên đều Kết quả của việc tạo N =500 điểm lấymẫu phân bố đều được minh họa ở hình dưới đây Mã chương trình Matlab dưới đâuthực hiện cho vấn đề này :

X=rand(1,500) ;

Y=rand(1,500) ;

Plot(x,y,’k+’) ;

Asis square

Hình 1.5 Minh họa các điểm ngẫu nhiên phân bố đều

Bước tiếp theo là định nghĩa sự kiện A Ta mong muốn ước tính diện tích hìnhsao bôi đen được minh họa như hình dưới đây :

Hình 1.6 Ước tính Monte Carlo của diện tích

Định nghĩa các đại lương Nhvà Ns là số điểm mẫu nằm trong hộp bao và trong

vùng hình sao Vì các điểm mẫu được phân bố đều trong hộp bao, nên tỉ số giữa diệntích hình sao trên diện tích hộp bao A As / h là xấp xỉ bằng tỉ số giữa số điểm mẫu nằmtrong diện tích hình sao và số điểm mẫu nằm trong diện tích hộp baoN Ns/ h

Nguồn dữ

Trễ

So sánh và đếm lỗi

Lấy mẫu và quyết định

Bộ cân bằng tuyến tính Bộ lọc thu

Tạp âm Gausse trắng Kênh AWGN

P E

Hình 1.7 Mô hình mô phỏng để xác định BER

Hiệu năng BER được mô phỏng bằng việc đưa chuỗi bit ngẫu nhiên vào bộ điềuchế, qua các khối chức năng của mô hình được cho ở hình trên, sau đó được so sánh vàđếm lỗi để xác định BER Lưu ý rằng vì mục đích mô phỏng xác định BER không mãhóa kiểm soát lỗi nên không cần đến nguồn dữ liệu thực tế, bộ giải mã hóa nguồn, bộ

mã hóa kiểm soát lỗi, bộ đan xen (vì ảnh hưởng của những khối này là tạo ra chuỗinhị phân ngẫu nhiên) Việc đơn giản hóa này phải được thực hiện trước khi mô phỏngước tính hiệu năng (động cơ chủ yếu để đơn giản hóa là giảm thời gian mô phỏng) Vìvậy, chỉ các thành phần có ảnh hưởng đáng kể lên hiệu năng được chứa trong sơ đồkhối

BER được xác định theo phương pháp Monte Carlo, BER không thể là tất định

mà đúng hơn là được ước tính bằng cách cho N ký hiệu qua hệ thống và đếm lỗi Giả

sử rằng đếm được Ne lỗi trong số N ký hiệu đi qua hệ thống thì BER là:

e E

N P N



Là một ước tính của xác suất lỗi

lim e E

N P

N



Tổng quát, ước tính Monte Carlo không bị lệch Khi các giá trị của N nhỏ dẫnđến các ước tính lỗi có phương sai lớn (khi phương sai của ước tính lớn thì ước tínhkém chính xác), và khi các giá trị của N là lớn cho ta các ước tính lỗi có phương sai

nhỏ Ước tính PE hội tụ về PE (giá trị đúng của xác suất) khi N , vì vậy thực tế

thường dùng N lớn nhất có thể (cần sự dung hòa các tham số đối nghịch: thời gian môphỏng và tính chính xác của kết quả mô phỏng)

*Mô phỏng Monte-Carlo: Thực hiện tính toán dựa vào việc lấy mẫu ngẫu nhiênlặp lại để đánh giả tỉ số lỗi ký hiệu (symbol error rate) mà hệ thống có thể thực hiệnđược

Khoảng tin cậy: Mong muốn |P e−Pe^ | là nhỏ, trong đó Pe là ước tính lỗi bằng

mô phỏng, ^P e là tốc độ lỗi thực.Cụ thể,đảm bảo xácsuất p cđể pˆe p e s clà cao (ví dụ:

Đối với mô phỏng Monte-Carlo, tiêu chuẩn dừng có thể được xác định từ: Độ

tin cậy p c mong muốn(hayz c ), khoảng tin cậy s c có thể chấp nhận được, tốc độ lỗiP e

Giải phương trình tìm N ta có được:

Khi mô phỏng các hệ thống truyền thông, tốc độ lỗi thường rất nhỏ đáng

mong muốn để xác định khoảng tin cậy là một phần nhỏ của tốc độ lỗi

Khoảng tin cậy có dạng s c=c P e(ví dụ:c=0,1cho 10%sai sốước tính có thểchấp nhận được)

Biến đổi biểu thức tìm N và sắp xếp lại số hạng ta có được:

1.5.1 Giới thiệu về MATLAB

MATLAB là sản phẩm phần mềm của công ty MathWorks Inc viết cho máytính PC nhằm hỗ trợ cho các tính toán khoa học và kĩ thuật với các phần tử cơ bản làcác ma trận trên máy tính cá nhân, do công ty “The MATHWORKS” lập trình

Thuật ngữ MATLAB có được là do hai từ MATRIX và LABORATORY ghéplại MATLAB là ngôn ngữ lập trình bậc cao, ngôn ngữ kỹ thuật, ngôn ngữ chuyên gia

có thư viện toán cực mạnh, giao diện đồ họa phong phú, khả năng thích ứng các ngônngữ khác, cho phép tạo giao diện người dùng tiện lợi Đặc biệt cho phép ứng dụng kếtnối điều khiển thiết bị phần cứng, thực tế rất nhiều hãng sản xuất thiết bị viễn thôngnhư: hãng sản xuất thiết bị đo Agilent Technology (được tách ra từ HP), hãngMotorola…ở đó việc thiết kế, sản xuất thiết bị hệ thống trên cơ sở phân lớp công đoạnsản xuất chẳng hạn: Xét hệ thống theo quan điểm chức năng, sau khi công thức hóa

các khối chức năng, xây dựng quan hệ hàm biến cho các khối chức năng, đánh giá khốichức năng theo các tiêu chí đặc thù (các thông số tối ưu hóa, các tiêu chuẩn đánh giá),

mô phỏng khối chức năng trong nhiều miền tín hiệu (miền tần số, miền thời gian, miềnZ…) thông qua các biểu đồ, đồ thị…Tiếp theo là công đoạn thiết kế các mạch điện cụthể cho các khối chức năng, trong công đoạn này tính liên kết của Matlab được thểhiện cực mạnh ở đây Matlab cho phép liên kết với các chương trình thiết kế mạch điệnchuyên dụng như CiruitMaker…Cuối cùng sản xuất thiết bị viễn thông trong dâychuyền sản xuất, các thiết bị được đánh giá thông qua tín hiệu phản hồi trở vềMATLAB cứ như thế cho đến khi đạt được chất lượng mong muốn MATLAB có ưuviệt nổi trội là khả năng mô phỏng hệ thống động, cho phép thể hiện tín hiệu và hệthống trong nhiều miền xét (miền thời gian, miền tần số, miền Z…) Hơn nữa, tính côđọng (nhiều thuật toán phức tạp được trình bày bằng rất ít dòng lệnh của mã), sự hỗ trợcủa đồ họa, tính modul…

1.5.2 Simulink

Simulink là một phần mềm mở rộng của MATLAB (một toolbox củaMATLAB) dùng để mô hình hóa, mô phỏng và phân tích một hệ thống động Thôngthường dùng để thiết kế hệ thống điều khiển, thiết kế DSP (Digital Signal Processing -

xử lý tín hiệu số), hệ thống thông tin và các ứng dụng mô phỏng khác

Simulink là thuật ngữ mô phỏng dễ nhớ được ghép bởi hai từ Simulation vàLink Simulink cho phép mô tả hệ thống tuyến tính, hệ phi tuyến, các mô hình trongmiền thời gian liên tục, hay gián đoạn hoặc một hệ gồm cả liên tục và gián đoạn

Để mô hình hóa, Simulink cung cấp một giao diện đồ họa để sử dụng và xâydựng mô hình sử dụng thao tác “nhấn và kéo thả” Với giao diện đồ họa ta có thể xâydựng mô hình và khảo sát mô hình một cách trực quan hơn Đây là sự khác xa phầnmềm trước đó mà người sử dụng phải đưa vào các phương trình vi phân và các phươngtrình sai phân bằng một ngôn ngữ lập trình

Điểm nhấn mạnh quan trọng trong việc mô phỏng một quá trình là việc thànhlập được mô hình Để sử dụng tốt chương trình này, người sử dụng phải có kiến thức

cơ bản về điều khiển, xây dựng mô hình toán học theo quan điểm của lý thuyết điềukhiển và từ đó thành lập nên mô hình của bài toán

 Khởi tạo SIMULINK

Để vào Simulink trong Matlab, có hai cách như sau:

- Cách 1: Từ cửa sổ lệnh của Matlab đánh dòng lệnh: >>simulink

Hình 1.8 Cách vào toolbox simulink trong Matlab

- Cách 2: Trên khung giao diện chính của Matlab, ta click vào biểu tượng nhưhình dưới (Simulink icon)

Hình 1.9 Simulink icon trên giao diện Matlab

Khi khởi động Simulink xong ta được màn hình cửa sổ Simulink Cửa sổ nàyhoạt động liên kết với cửa sổ lệnh MATLAB

Hình 1.10 Cửa sổ thư viện simulink

Khối thư viện simulink bao gồm các thư viện con Sources (các khối nguồn tínhiệu) Sinks (các khối xuất tín hiệu), Math (các khối ghép nối toán học) và Signals &Systems (các khối tín hiệu và hệ con), các nhóm Continous (các khối liên tục),Nonlinear (các khối phi tuyến) và Functions &Tables, các khối thuộc nhóm Discrete(các khối gián đoạn)

Thư viện simulink bao gồm các khối chuẩn trên, người sử dụng cũng có thểthay đổi hay tạo ra các khối cho riêng mình Simulink cũng giống như các phần mềm

mô phỏng thiết kế mạch điện tử như MicroSim Eval, EWB, Circuit Maker…

 Xây dựng mô hình mô phỏng

Tạo một mô hình mới: Có hai cách tạo một mô hình mới như sau:

- Cách 1: Click vào icon New model hoặc gõ Ctrl-N

Hình 1.11 Cách tạo mô hình

- Cách 2: Click vào menu file  New Model

Cửa sổ xây dựng mô hình sẽ xuất hiện:

Hình 1.12 Cửa sổ xây dựng mô hình

Tạo các khối: Từ thư viện Simulink chọn khối cần dùng, nhấp chuột vào và kéo

ra cửa sổ mô hình

Hình 1.13 Cách tạo các khối

Lưu trữ mô hình bằng cách click vào menu file/ Save hoặc file/Save As trong

cửa sổ mô phỏng) hoặc nhấp vào icon Save Một file Simulink sẽ có đuôi mdl

Hình 1.14 Lưu trữ mô hình

Di chuyển các khối: Đơn giản bằng cách nhấp chuột vào khối đó và kéo thả.

Hình 1.15 Di chuyển các khối

Nối tín hiệu: Đưa chuột tới đầu ra của khối (dấu “>”), khi đó chuột sẽ có dạng

“+” Kéo rê chuột tới đầu vào của một khối khác và thả ra để kết nối tín hiệu

Hình 1.16 Nối tín hiệu

Mô phỏng mô hình: Dùng lệnh Start (Menu Simulation Start) hoặc nhấp

chuột vào icon Start

Hình 1.17 Mô phỏng mô hình

Muốn chỉnh thông số của một khối chúng ta kích đúp chuột vào khối cần chỉnh.Trước khi mô phỏng mô hình simulink, chúng ta cần đặt các thông số mô phỏngbằng cách chọn menu SimulationConfiguration Parameters

Hình 1.18 Đặt thông số mô phỏng

Ở cửa sổ Configuration Parameters, chúng ta có thể đặt một số thông số nhưStart time, Stop time (second - giây), và phương pháp giải Solver, Solver options, …sau đó nhấn nút OK

Hình 1.19 Đặt thông số mô phỏng

Nguồn tin này có thể được đưa trực tiếp vào kênh để truyền đi, nhưng trongthực tế, nguồn tin này thường được biến đổi rồi đưa vào kênh truyền Ví dụ như tin làvăn bản tiếng Anh, nguồn tin có khoảng 40 ký tự (symbol) khác nhau, gồm các mẫu ký

tự alphabet, con số, dấu chấm câu,….Về nguyên tắc ta có thể dùng 40 dạng sóng điện

áp khác nhau để hiển thị 40 ký tự này Tuy nhiên thực tế thì phương pháp này khôngphù hợp, quá khó thực hiện hay thậm chí không thể được, vì:

- Kênh truyền không phù hợp về mặt vật lý để có thể mang nhiều ký tự khácnhau như vậy

- Dải tần đòi hỏi sẽ rất rộng

- Việc lưu trữ hay xử lý tín hiệu trước khi truyền rất khó, trong khi nếuchuyển sang nhị phân thì mọi việc sẽ dễ dàng hơn nhiều

Vậy ta thấy cần phải thay đổi dạng của tin khác đi so với dạng ban đầu donguồn cung cấp Công việc thay đổi dạng này được gọi là mã hóa (encoding)

Cơ sở lý thuyết của mã hóa là lý thuyết thông tin (information theory) Lýthuyết tin liên quan đến việc biểu diễn tin bằng các ký tự, đưa ra giới hạn lý thuyết choviệc thực hiện hệ thống thông tin, cho phép đánh giá hiệu suất của hệ thống thực tế.Nền tảng của lý thuyết tin do Hartley và Nyquist đưa ra từ những năm 1920 và đượcShannon hoàn chỉnh và tổng kết vào năm 1948 Về các mục đích của mã hóa, ta có thểtóm tắt như sau:

- Định dạng: Để chuyển tin từ dạng gốc tự nhiên sang dạng chuẩn Ví dụ sangdạng số PCM

- Mã hóa đường (line coding): Làm cho bản tin hay dạng sóng của ký tự truyền

đi phù hợp với các các đặc điểm của kênh truyền

- Mã hóa nguồn (source encoding): Nhằm giảm bớt số ký tự trung bình yêucầu để truyền bản tin Điển hình của loại mã này là mã Huffman.

- Mật mã hóa (encryption): Để mã hóa bản tin bằng một khóa mật mã nhằmtránh sự thâm nhập trái phép, đảm bảo độ an toàn cho bản tin

- Mã hóa kênh truyền (channel encoding): Đảm bảo cho thông tin chống lạicác tác động kênh truyền, có khả năng phát hiện, sửa lỗi

2.2 Một số khái niệm cơ bản về mã hóa

 Đo tin tức

Để đánh giá định lượng cho tin tức, người ta đưa ra khái niệm lượng tin(information content) Lượng tin liên quan đến giá trị của tin, hay nói cách khác là khảnăng dự đoán được (predictability) của tin: một tin có khả năng đoán trước càng nhiềuthì càng chứa ít tin Ví dụ, bản tin về tỷ số trận bóng Manchester United - BradfordAcademicals là 7-0 chứa rất ít tin nhưng kết quả ngược lại thì gây chấn động, và do đóchứa rất nhiều tin Vậy xác suất càng cao thì bản tin càng chứa ít tin và ngược lại

P(bản tin) = 1 không mang tin

P(bản tin) =0 mang một lượng tin vô hạn

Từ nhận xét trên, ta thấy tin càng có ý nghĩa khi nó càng hiếm gặp, nên độ lớncủa nó phải tỷ lệ nghịch với xác suất xuất hiện của tin

Giả sử có một nguồn tin x rời rạc sinh ra các tin i với xác suất là p(i), lượng tincủa tin i phải là một hàm có đặc điểm sau:

- Tỷ lệ nghịch với xác suất xuất hiện p(i), hay đó là hàm f(1/p(i)

- Hàm này phải là 0 khi p(i)=1

- Nếu hai tin độc lập thống kê là i và j đồng thời xuất hiện, ta có tin là (i,j),lượng tin chung của chúng phải bằng tổng lượng tin của từng tin, nghĩa là:

f(1/p(i,j))=f(1/p(i))+f(1/p(j)) (2.1)Theo luật nhân xác suất ta có:

Do đó:

F(1/(p(i).p(j)))=f(1/p(i))+f(1/p(j)) (2.3)

Ta thấy hàm loga thỏa mãn tất cả các yêu cầu này Vậy hàm log(1/p(i)) đượcchọn để đánh giá định lượng cho tin Lượng tin của một tin i được ký hiệu là I(i) Địnhnghĩa lượng tin của một tin i là:

1( ) log log ( )

1( ) log log ( )

 Entropy của nguồn tin

Entropy H được định nghĩa là giá trị trung bình thống kê của lượng tin Đó làlượng tin trung bình chứa trong một ký tự bất kỳ của nguồn tin

Xét một nguồn tin sinh ra M ký tự độc lập thống kê Nguồn tin này được gọi lànguồn rời rạc không nhớ Entropy của nguồn này là:

2 1

1( ) log

Lý thuyết đã chứng minh giá trị lớn nhất của entropy là Hmax  log2M, đạt được

khi các ký tự độc lập và đồng xác suất, nghĩa là: p(m)=1/M,  m 1,m

Đối với nguồn tin ASCII có M=128 thì entropy cực đại là: